矩陣的直接分解法？可以說是最簡單的矩陣分解法，將矩陣A分解成L(下三角)矩陣和U(上三角)矩陣的乘積。其實就是高斯消元的體現(xiàn)。U矩陣通過高斯消元得到，消元過程中用到的初等變換矩陣的乘積就是L矩陣。需要

矩陣的直接分解法？

可以說是最簡單的矩陣分解法，將矩陣A分解成L(下三角)矩陣和U(上三角)矩陣的乘積。其實就是高斯消元的體現(xiàn)。U矩陣通過高斯消元得到，消元過程中用到的初等變換矩陣的乘積就是L矩陣。需要注意的是，L矩陣可以是置換矩陣，即下三角矩陣和置換矩陣的乘積(參考MATLAB中l(wèi)u分解的函數(shù)LU)。

matlab的矩陣左除(AB)是如何實現(xiàn)的？

當(dāng)一個can t直接求解，也可以通過矩陣svd分解求解。系統(tǒng)會根據(jù)輸入矩陣的類型和結(jié)構(gòu)自動選擇最佳算法進(jìn)行計算。

matlab占筆記本的空間太大，怎么解決？

1.分塊求解；

2.稀疏()；

3.增加虛擬內(nèi)存或交換空間(如重裝)；

4.在國內(nèi)買AWS或者阿里云，跑octav

怎樣在Matlab中求函數(shù)的極大值？

首先，你提到的這種問題很普遍。實際上是求一個看似復(fù)雜的函數(shù)在一定區(qū)間內(nèi)的最大值的問題，分為以下幾個固定的套路或步驟:

先求函數(shù)的導(dǎo)函數(shù)，盡可能簡化成因式分解形式；第二，使上一步得到的導(dǎo)函數(shù)為零來求解X，判斷求解的解是否在題干中給定的區(qū)間內(nèi)，如果是，這個點(diǎn)就是極值點(diǎn)；三、根據(jù)導(dǎo)函數(shù)左正，取右負(fù)最大值，左負(fù)右正最小值，第四個最大值必須取在終點(diǎn)或最大值點(diǎn)進(jìn)行比較，反之亦然。

擬合是什么意思？

配件簡介

如果待定函數(shù)是線性的，則稱為線性擬合或線性回歸(主要在統(tǒng)計學(xué)中)，否則稱為非線性擬合或非線性回歸。表達(dá)式也可以是分段函數(shù)，在這種情況下稱為樣條擬合。

一組觀測結(jié)果的數(shù)值統(tǒng)計與對應(yīng)的數(shù)值組一致。形象地說，擬合就是用一條光滑的曲線把平面上的一系列點(diǎn)連接起來。因為這條曲線有無數(shù)種可能，所以有各種各樣的擬合方法。擬合的曲線一般可以用一個函數(shù)來表示，根據(jù)函數(shù)的不同有不同的擬合名稱。

MATLAB中可以用polyfit擬合多項式。

擬合、插值和逼近是數(shù)值分析的三個基本工具。通俗來說，它們的區(qū)別是:擬合是一系列已知點(diǎn)，它們在整體上是接近的；插值是已知的點(diǎn)序列，完全通過點(diǎn)序列；近似是已知的曲線或點(diǎn)。列，通過逼近，使構(gòu)造的函數(shù)無限接近它們。

適合度

R 2衡量回歸方程的總體擬合程度，表達(dá)因變量與所有自變量之間的總體關(guān)系。R 2等于回歸平方和與總平方和的比值，即可以用回歸方程解釋的因變量變異性的百分比。在實際值和平均值的總誤差中，回歸誤差和殘差是一種權(quán)衡關(guān)系。所以回歸誤差從正面決定了線性模型的擬合優(yōu)度，殘差從背面決定了線性模型的擬合優(yōu)度。

從統(tǒng)計角度來看，殘差除以自由度n–2所得商的平方根被定義為估計標(biāo)準(zhǔn)誤差。為了判斷和評價回歸模型的擬合優(yōu)度，估計的標(biāo)準(zhǔn)誤明顯不如決策系數(shù)r 2。R 2是一個無量綱系數(shù)，有一個確定的取值范圍(0-1)，便于比較不同數(shù)據(jù)的回歸模型的擬合優(yōu)度。而估計的標(biāo)準(zhǔn)誤是有計量單位的，沒有確定的取值范圍，不方便比較不同數(shù)據(jù)回歸模型的擬合優(yōu)度。

金融的應(yīng)用和解釋:

擬合優(yōu)度是一個統(tǒng)計學(xué)術(shù)語，衡量金融模型的預(yù)期值與現(xiàn)實中獲得的實際值之間的差距。

它是一種應(yīng)用于金融等領(lǐng)域的統(tǒng)計方法，基于觀測值進(jìn)行預(yù)測。換句話說，它是一個相關(guān)的預(yù)測，衡量如何模擬實際觀察值。

改善擬合結(jié)果

很多因素都會影響曲線擬合，造成擬合結(jié)果的好壞。這里只是從一些角度來說，才可能提高擬合質(zhì)量。

1)型號選擇:這是最重要的因素。試著比較不同型號的數(shù)據(jù)。

2)數(shù)據(jù)預(yù)處理:在擬合前對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理也是非常有用的，包括對響應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行變換，剔除INF、nan和誤差明顯的點(diǎn)。

3)合理擬合要有處理使預(yù)測趨于無窮大的奇點(diǎn)的能力。

4)系數(shù)的估計信息越多，擬合越容易收斂。

5)將數(shù)據(jù)分解成若干子集，對不同的子集使用不同的曲線擬合。

6)復(fù)雜問題最好用進(jìn)化來解決，即先解決一個問題的少量自變量。低階問題的求解通常以近似映射作為高階問題的起點(diǎn)。